数据挖掘实验教案4

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1、实验六：用K均值（K-means）算法实现聚类分析一、实验目的1、通过本次试验了解K均值算法实现聚类分析的原理；2、锻炼学生对K均值算法实现聚类分析操作水平；3、通过模拟和讨论，确保学生深刻体会K均值在整个聚类分析的重要性。二、实验内容木实验的主要内容是通过对wake软件系统的实验，了解K均值算法实现聚类分析的原理以及具体的实验步骤。三、实验设备（-）实验设备1、计算机控制系统，包扌舌计算机、wake软件等（-）软件环境1、服务器采用Java操作系统；2、操作软件：wake软件四、实验内容和步骤用“Explore严打开刚才得到的“bank.arff”，并切换

2、到“Cluster”。点“Choose”按钮选择“SimpleKMeans”，这是WEKA中实现K均値的算法。点击旁边的文本框，修改unumClusters"为6,说明我们希望把这600条实例聚成6类，即K=6O下而的“seed"参数是耍设置一个随机种子，依此产生一个随机数，用来得到K均值算法中第一次给岀的K个簇屮心的位置。我们不妨暂时让它就为10。如下图所示：选中“ClusterMode”的"Usetrainingset”，点击“Start”按钮，女口卜图所示:cSuppliedtestswtSet.・・Percentag©split%66Classest

3、oclustersevaluationQTom)pep▼[3Storeclustersforvisualization■■■■观察右边"Clustereroutputv给出的聚类结果。也可以在左下角“Resultlist”屮这次产生的结果上点右键，“Viewinseparatewindow”在新窗口中浏览结果。结果如下图所示：kMeansNumberofiterations:€Withinclustersumofsquarederrors:1604.7416693522332Missingvaluesgioballyreplacedwithmean/mc

4、eClustercentroids:AttributeFullDara(€00)Cluster#0(77)1(76)2(77)3(147)4(106)5(117)age42.39537・129944.276348・311739.115639.301947.6667sexFEMALEFEMALEFEMALEFEMALEFEMALEMALEMALEregionINITER^CITYIWER^CITYRURALINNER-CITYTOWINNER-CITYTOWNincome27524.031223377.760427772.374627668.439624047

5、.386526359.835419.2842marriedYESNOYESYESYESYESNOchildren0321002carNONONONONOYESYESsave_actYESYESYESNOYESNOYEScurrent_actYESYESYESYESYESYESYESmortgageNONONONONOYESNOpepNONONOYESNOYESYESClusteredInstances077(131)176(13%)277(13%)3147(25%)4106(18%)结果解释：首先我们注意到结果中有这么一行：Withinclustersumo

6、fsquarederrors:1604.7416693522332这是评价聚类好坏的标准，数值越小说明同一簇实例之间的距离越小。也许你得到的数值会不一样；实际上如果把“seed”参数改一下，得到的这个数值就可能会不一样。我们应该多尝试几个seed,并采纳这个数值最小的那个结呆。接下来"Clustercentroids:"之后列出了各个簇中心的位置。对于数值型的属性，簇屮心就是它的均值(Mean)；分类型的就是它的众数(Mode),也就是说这个属性上取值为众数值的实例最多。对于数值型的属性，还给出了它在各个簇里的标准弟(StdDevs)o最后的uCluster

7、edInstances,,是各个簇中实例的数目及百分比。为了观察可视化的聚类结果，我们在左下夕"Resultlist”列出的结果上右击,点"Visualizeclusterassignments”，如下图所示：Resultlist(right-clickforoptions)DeleteresultbufferLoadmodelSavemodelVisualizetreeViewinmainwindowViewinseparatewindowSaveresultbufferClusteredIn；分77(76(77(147(106(117(Re-evalua

8、temodeloncurrenttestsetVis